この記事はMERPAY TECH OPENNESS MONTHの15日目の記事です。 こんにちは。メルペイのPayment PlatformチームでPaymentServiceの開発を担当するエンジニアの @foghost です。 メルペイではマイクロサービスのアーキテクチャで決済システムを開発しています。その中でPaymentServiceは決済トランザクション管理の基盤サービスとして、下位層のサービス（外部サービスも含め）が提供する各種決済手段を利用して、上位層のサービス（メルカリ、NFC，コード払いなど）に必要な決済フローを共通APIとして提供しています。PaymentServiceが提供する決済処理に複数のサービスを跨いでお金の動きを正確に管理する必要があるので、作り始めた頃から決済トランザクション管理を最も重要な課題として、サービスを跨いでもデータの整合性が取れる仕組みを作ってき

表題の通り、競技プログラミングに参加しているLisperとこれから参加するかもしれないLisperのために、必要な情報を一通りまとめています。 コンテストサイトの選択 AtCoderではCommon Lispが使えますし、CLで投稿できる大手コンテストサイトはyukicoderやCS Academyなど他にもいくつかあります。日本語の問題文があって運営の質が高くてコンテストが頻繁に開催されていて……というような点を考えていくと、競プロに興味を持った日本語圏のLisperにとってAtCoderは第一の選択肢といってよいでしょう。第二はyukicoderです。以下の解説は、特に断りがなければAtCoderを前提にしています。 Lispで競プロすることについて 本題ではありませんが、セクションを立てて言及しておくことにします。というのも、競技プログラミングに熱心なLisperはほぼ皆無に見えるか

キーボードを抜き差しするとxmodmapの設定が消えるのでudev rulesを追加して再接続時にxmodmapを実行させるようにした時のメモ udev udevとは 動的なデバイス管理ツール udev rules デバイスが接続された時等にどのような動作をするか決めるルールの集まり（接続された時にプログラムを実行させたり、シンボリックリンクを作ったり等） udev rulesの追加、書き方 追加方法 ubuntuだと/lib/udev/rules.dと/etc/udev/rules.d以下にあるファイルを読み込む、ユーザー側で設定したものは/etc/udev/rules.dに以下に入れてやるのがいいみたいなので/etc/udev/rules.d以下に99_sample.rulesみたいな形でファイルを作成する。 書き方 書き方は以下を参考 openSUSE 12.3: 第12章 udev

2018/12/25 自然な音声を高速に合成可能な新手法を開発 ～古典的手法にニューラルネットワークを導入したニューラル・ソースフィルター・モデル～ 大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 国立情報学研究所（NII、所長：喜連川 優、東京都千代田区）のコンテンツ科学研究系の特任研究員 シン ワン、特任助教 高木 信二（たかき・しんじ）、准教授 山岸 順一（やまぎし・じゅんいち）の研究チームは、高品質な音声を高速に合成する手法であるニューラル・ソースフィルター・モデル（以下、NSF法）を開発しました。この新手法は、1960年に発表された音声生成モデルを深層学習により発展させた新たな手法で、人間の肉声に近い高品質な音声波形を生成できるだけでなく、ニューラルネットワークの学習を安定して行えるのも特徴です。 背景 従来、音声波形を合成する手法として、ボコーダ法と呼ばれる手法が提案され、携帯電

Clean Architecture 達人に学ぶソフトウェアの構造と設計 Robert C. Martin(著), 角征典, 髙木正弘(訳) アスキードワンゴ 2,816円 (2,560円+税) アーキテクチャのルールはどれも同じである! どんな種類のシステムでもソフトウェアアーキテクチャのルールは同じ。ソフトウェアアーキテクチャのルールとは、プログラムの構成要素をどのように組み立てるかのルールである。時代を超越した不変のルールたちを紹介する。 関連サイト本書の関連ページが用意されています。 Clean Architecture - アスキードワンゴ内容紹介本書は、"Robert C. Martin. Clean Architecture: A Craftsman’s Guide to Software Structure and Design. Prentice Hall, 2017.

2017年12月1日2021年2月17日ブラウザ 標準状態では設定項目が少ない Chrome ですが、開発・実験段階の機能が隠し機能として搭載されています。 隠し機能にはページ表示速度が高速化するものが多数含まれており、有効化するだけで「これが同じChrome？」と思うほど高速になります。実際の表示速度が倍になるわけではないものの、体感速度が大幅に向上します。Chrome が重いと感じている人は一度試す価値はあります。 隠し機能の設定方法 Chromeの隠し機能は通常の設定からはアクセスできないため、アドレスバーから直接設定ページに飛びます（VivaldiはChromeと同じ、Operaは設定できる項目が異なります）。 Chrome://flags chrome://flags のページでは、一番上に警告が表示されます。 flagsのページにある機能は正式に導入されたものではないため、設定

シリアで拘束された初の日本人イスラム国戦闘員 身柄拘束されたモハメド・サイフラ・オザキ容疑者（右）【写真：立命館アジア太平洋大学HPより】 この記事の画像（7枚） 5月20日、モハメド・サイフラ・オザキという日本国籍を持つバングラデシュ出身のイスラム国戦闘員がシリアからイラク北部の都市スレイマニーヤにある刑務所に移送された、とメディアが報じた。バングラデシュ当局によると、オザキはシリアにおけるイスラム国最後の拠点バーグーズで拘束されたバングラデシュ人戦闘員9人のうちの1人であり、彼自身は3月15日に投降したとのこと。 日本国籍保持者ということは、オザキは日本人である。ゆえに彼は、「シリアで拘束された初の日本人イスラム国戦闘員」だと言える。 当局筋によると、オザキは2015年に日本人の妻と子供達とともに日本からブルガリア経由でシリア入りしてイスラム国に合流、子供のうち2人は空爆で死亡、7歳、

今年3月に政府のAI戦略が年間25万人を目標にAI人材を育てるとぶち上げたのに続いて、教育再生会議が全ての大学生がAIなどの基礎的な素養を身につけられるように標準カリキュラムを作成することを提言した。ガートナーが2017年1月に産業界で2020年末時点で30万人以上のIT人材（原典を確認したところAI人材ではなかったようですね）が不足するといったらしいのだが、今からカリキュラムをいじったところで2030年くらいにならないとAIネイティブな新入社員は入ってこないし、その頃まで深層学習が流行っているのか、NVidiaが残ってるのか、PythonやTensorFlowが広く使われているのか、GAFAがどうなっているかなんてさっぱり見当がつかない。 残念ながら私たちは2010年代に深層学習の実用化の局面で米国に負けたのであって、いまから教育をいじるといったって泥棒を捕らえて縄を綯うような話である。

ITエンジニアなどが書く技術系の同人誌が盛り上がっている。 例えば、2019年7月に開催される「技術書同人誌博覧会」という即売会は、同年4月23日に参加サークルの募集を開始。翌日の24日には申込数が予定枠に達したとして募集を終了した。同人誌を出したいエンジニアがいかに多いかが分かる。 こうした技術系同人誌即売会の草分け的存在が「技術書典」だ。これまで6回開催されている。1回目の技術書典は、2016年6月末の土曜日に秋葉原で開催された。 どんなイベントなのか興味があった私は、その日、会場に出かけていった。着いたのは、午前11時の開場から間もない時間だったと思う。それほど大規模なイベントではなく、事前に派手に告知していたようにも見えなかったので、簡単に入れると思い込んでいた。 ところが、会場の入り口では整理券を配布して入場を制限していた。来場者があまりに多かったのだ。そのときにもらった整理券だ

Introduction今までは主に可愛い女の子の画像(or 動画)を生成することに取り組んできましたが、画面上に映せるようになったらやはり可愛い声で話して欲しいものです。そこで今回は、別の人の声が与えられた時に美少女声へと変換するための声質変換と、テキストが与えられた時に美少女声を生成するText-to-Speech(TTS)を行なった試行結果について述べようと思います。 Voice ConversionIntroduction声質変換のデータには2種類あります。それが、パラレルデータとノンパラレルデータです。以下にそれぞれの特徴を述べていきます。 パラレルデータを用いた声質変換 同じセリフを発する2種類の声を学習データとして用います。発話内容が同じのため、言語特徴を気にせず音響特徴量の変換を行うことが可能です。しかし、話速の違い等によって言葉を発するタイミングがずれてしまうのでDyna

2018年にかけて実施されていた、東京大学松尾研究室が監修するエンジニア向け無償教育プログラム「DL4US」の、演習パートのコンテンツが無償公開された。 関連記事：松尾研監修のディープラーニング無償オンラインプログラム「DL4US」が募集を開始 「DL4US」とは？Deep Learningエンジニア育成講座「DL4US」の演習コンテンツを無償公開しました。実装に重きを置いてエンジニア向けに松尾研で作成したもので、画像認識や翻訳モデルから始まり、生成モデルや強化学習まで扱う実践的な内容になっています。ご興味ある方はぜひ。https://t.co/jLWlrk9UdK — 松尾 豊 (@ymatsuo) 2019年5月15日 DL4USは高度なディープラーニング技術者を育成することを目的とした、アプリケーション指向の無償オンライン教育プログラムだ。 東京大学ディープラーニング基礎講座、応用講

[概要] 最近のkaggle のコンペのwinning solution で、stacked generalization がよく使われています。これの元になった論文は、1992 年のWolpert さんによるものです。 triskelion さんのブログKaggle Ensembling Guide | MLWave の中でもこの手法についての説明があります。 様々な学習器を上手く組み合わせて、より精度の良いモデルを作ろうというのが基本的な考え方です。具体的には次の図のような感じです。 level 0 は、元となるデータです。またこの場合における各学習器はgeneralizer と呼ばれています。level 0 のデータにgeneralizer を適用して生成されたデータがlevel 1 のデータとなります。 その後も、同様に名づけられています。 [過去のコンペ] まずは、多層パーセプト

※本ソフトは2017年2月23日に発売された「NieR:Automata」に、DLCと各種特典を追加した商品です。重複購入にご注意ください。 ※「NieR:Automata」本編の単体販売はございません。 ※こちらのセットに含まれる「3C3C1D119440927」は単体でもご購入いただけます。重複購入にご注意ください。 ※PlayStation™Storeだけのオリジナル特典として「ポッドスキン：遊戯機械」が手に入ります。 内容の説明 物語、世界観、キャラクター、音楽、そしてアクション。その全てが高く評価され、世界中で人気を集めている『NieR:Automata』 『NieR:Automata Game of the YoRHa Edition』は、『NieR:Automata』ゲーム本編に、DLCや各種ゲーム内アイテムの特典などを追加した特別版です。 収録内容 [本編] NieR:Au

うちゃか @sayakaiurani 成田空港でポケットチャージみつけた！余った外貨の小銭をこの機械に入れるとすぐにAmazonギフト券やSuicaやいろんなものにチャージしてくれる最高の機械。試しにアメリカ銭ジャラっと入れたら2.4ドル分あって、そのままAmazonギフト券になった。すごすぎる。認知されてないのヤバすぎる笑 pic.twitter.com/wy8xBa65Ph 2019-04-24 20:44:38

Chrome DevToolsを使いこなそう！ Web開発に必須なブラウザ開発ツールによるデバッグの基本 開発者ツール（DevTools）とは、ブラウザに搭載されているデバッグツールです。多岐にわたる技術の集合体であるWebページやWebアプリケーション、いわゆるフロントエンドの開発において、なくてはならないツールです。 皆さん、どうもこんにちは。今回で3度目のエンジニアHubの登場となる大竹智也です。春の季節もそろそろ終わりを迎え、新生活を迎えた人たちも新たな環境に慣れてくる時期だと思いますが、元気にお過しでしょうか。 前回までエディタの話ばかりしてきましたが、今回はエディタから離れてWebブラウザ（以下、ブラウザ）の話をしたいと思います。ただ、ブラウザの話といっても、エンジニアHubは開発者向けの媒体なので、ブラウザに搭載されている開発者ツール（Developer Tools）のお話を

2019年5月8日紙版発売 2019年4月26日電子版発売 κeen，河野達也，小松礼人　著 B5判／576ページ 定価4,378円（本体3,980円＋税10%） ISBN 978-4-297-10559-4 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス 丸善ジュンク堂書店 ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle ブックライブ 楽天kobo honto 本書のサポートページサンプルファイルのダウンロードや正誤表など この本の概要 Rustは2015年に安定版がリリースされた新しい言語です。静的型付けと関数型言語などにみられる高度な抽象化のしくみを取り入れており，高品質で再利用性の高いプログラムを開発できます。さらに，ハードウェア資源についてC/C++と同等の効率の良い制御ができますが，決定的に違うのは，安全性をかなり重

かつて深層学習フレームワークの選択肢がCaffeやTheanoしか無かった頃、大学を出たばかりの齋藤氏は理想とするフレームワークの自作に取り組んでいたが、PFNが2015年6月にChainerを発表。その設計思想に感銘を受けて即座にコントリビュータとして名乗りを上げ、そのままPFNの社員になった 教材開発のプロジェクトが始まったのは2018年秋。重要なミッションの1つが「Chainerのユーザー数を拡大させること」だったという。 ただ、既に「PyTorch」「TensorFlow」といった他のフレームワークを使っている現役の技術者に、Chainerに切り替えてもらうのは難しい。そこで、これまでどのフレームワークにも触れたことが無い初学者にリーチすることで、Chainerの利用者層を広めようと考えた。 想定する対象は大学1～2年の初学者。大学の講義資料としてそのまま使える内容を目指す。高校で